Definizione
Il termine Black Box (scatola nera) in intelligenza artificiale (IA) si riferisce a modelli o algoritmi il cui processo decisionale è difficile da comprendere e interpretare dagli esseri umani. Questo accade soprattutto nei modelli di Deep learning, come le reti neurali profonde (DNN), che elaborano dati attraverso milioni di parametri e strati nascosti senza fornire spiegazioni esplicite sulle loro decisioni.
L’assenza di trasparenza nei modelli Black Box può rendere difficile la verifica della correttezza delle decisioni prese e sollevare problemi di fiducia, sicurezza ed etica, specialmente in settori critici come la medicina.
Per affrontare i limiti delle Black Box, si stanno sviluppando tecniche di Explainable AI (XAI), chiamate anche di Interpretability, che mirano a rendere i modelli più interpretabili e trasparenti, migliorando l’affidabilità e l’accettazione dell’IA in ambito medico.
Applicazioni in medicina
- Diagnosi basata su IA: I modelli di Deep learning vengono usati per analizzare immagini mediche (es. radiografie, TAC, risonanze magnetiche), ma la loro interpretazione può essere poco trasparente per i medici.
- Supporto alle decisioni terapeutiche: Sistemi di IA consigliano trattamenti personalizzati, ma senza esplicitare il percorso logico seguito per arrivare alla raccomandazione.
